AI 生成的网红已经成为去年的一个大话题。这些公司实际上是为了推出看起来就像真人的 AI Instagram 模特,并在 Instagram 上发布他们的「生活」。这些人看起来绝对真实,但实际上他们并不真正存在于现实世界中 - 或者我应该说,他们确实存在,但更有可能是一个男性提示工程师在控制所有这些不同的 AI 模型,而不是一个真正的女孩。有些人很明显是假的和 AI 生成的,但仍然在 Twitter 上拥有 2 万、8 万甚至超过 10 万的粉丝,可能还在产生某种收入。

所以即使我真的不明白为什么人们想关注一个他们知道不是真实的人,但他们显然需求它。我一直在思考那些 AI 模型可能存在的实际商业价值或用例。最近,我的姐夫 Rich,他在中国经营一家小型在线服装销售业务,问我:「你能让 AI 每天为我的衣服创造 20 或 30 个不同的社交帖子吗?」

这对我来说一开始听起来很奇怪,就像为什么你需要每天都有这么多新的帖子?然后他告诉我,他需要每天都有不同的新帖子的原因是,对于在中国购买在线商品的人来说,他们会去社交媒体平台像小红书寻找也购买过类似产品的人,并查看他们的评论和图片。如果有人搜索他正在销售的衣服,那么客户就会更有信心这个产品可能是一个不错的选择。

我不知道他的这个聪明的策略是否真的会奏效,而且我个人也不太喜欢 AI 生成的社交媒体帖子的想法。但我确实认为 AI 驱动的时尚和服装模型将会非常有价值。它可以帮助人们更好地想象衣服在穿在身上的样子,而这些电子商务网站可以为不同类型的客户生成大量的产品图片。

这就是为什么在过去的几天里,我一直在研究图像生成,并构建一个可以将不同的面孔、服装甚至姿势和环境混合在一起,生成流行社交媒体帖子的代理。我将向你展示如何做到这一点,因为图像生成确实非常有趣。

AI 驱动的时尚试穿可以为电子商务企业和客户提供显著的价值:

1. 增强客户体验: 通过让客户虚拟「试穿」衣服,他们可以更好地想象衣服在自己身上的样子。这可以改善购物体验,并减少由于尺寸或外观不合适而导致的退货。

2. 提高转化率: 当客户能够看到自己穿着衣服的样子时,他们更有可能进行购买。这可以提高转化率,从而提高销售额。

3. 减少退货: 通过虚拟试穿,客户不太可能订购不合身或不适合自己的商品。这可以减少昂贵的退货,从而大大影响企业的利润。

4. 高效的产品展示: 为不同模特、姿势和环境生成大量产品图片是一项耗时且昂贵的工作。AI 驱动的时尚试穿可以自动化这一过程,让企业更有效地创建多样化的产品目录。

5. 个性化推荐: 从客户的虚拟试穿体验收集的数据可用于提供个性化的产品推荐,进一步增强购物体验,并提高额外销售的可能性。

6. 扩展产品供应: 借助 AI 驱动的时尚试穿,企业可以提供更广泛的产品,因为他们不再需要依赖实体产品样品或专业摄影。

总的来说,将 AI 驱动的时尚试穿整合到电子商务业务中,可以为企业带来显著的竞争优势,改善客户体验、增加销售额并降低运营成本。

概述

在本节中,我们将探讨如何使用 Stable Diffusion、Confiy AI 和 Anthropic 的 Autogon 等工具构建灵活且强大的 AI 图像生成管道。我们将涵盖以下关键方面:

1. 理解扩散模型: 我们将深入探讨扩散模型的基本原理,以及如何使用它们从文本提示生成高质量图像。

2. 利用 Confiy AI: 我们将使用开源项目 Confiy AI 创建一个定制的图像生成工作流程,允许我们集成各种模型和技术,如 IP Adapters 和 Control Net。

3. 部署到 Replicate: 我们将学习如何将 Confiy AI 工作流程部署到 Replicate 这个托管平台,将其作为可扩展的 API 服务提供。

4. 构建多代理系统: 最后,我们将使用 Anthropic 的 Autogon 框架构建一个多代理系统,其中不同的代理协作生成、审查和增强最终图像。

通过本节的学习,你将全面了解如何构建灵活且强大的 AI 图像生成管道,可用于各种应用,如社交媒体内容创作、电子商务产品可视化等。

理解扩散模型

扩散模型是一种生成式 AI 模型,可用于从文本提示生成高质量图像。扩散模型的关键思想是从随机噪声图像开始,并逐步「去噪」,直到获得所需的图像。

这个过程如下所示:

1. 噪声注入: 模型从随机噪声图像开始,并逐步增加噪声,创建一系列越来越嘈杂的图像。
2. 去噪: 模型然后学习逆转这个过程,逐步从嘈杂的图像中去除噪声,直到恢复原始图像。

这种迭代的去噪过程允许模型学习文本提示和相应图像之间的基本模式和关系,从而能够生成与给定提示相匹配的新图像。

利用 Confiy AI

Confiy AI 是一个开源项目,提供了一个灵活且强大的框架,用于构建定制的图像生成管道。它允许你集成各种模型和技术,如 Stable Diffusion、IP Adapters 和 Control Net,以创建一个针对特定需求的解决方案。

在本节中,我们将介绍设置 Confiy AI 工作流程的过程,该工作流程可以生成具有自定义面部、服装和环境的图像。我们将涵盖以下步骤:

1. 安装和配置 Confiy AI: 我们将设置必要的依赖项并下载所需的模型。
2. 集成 IP Adapters: 我们将学习如何使用 IP Adapters seamlessly 将自定义面部和服装元素纳入生成的图像。
3. 利用 Control Net: 我们将探讨如何使用 Control Net 对生成的图像进行更多控制,如特定姿势或环境。
4. 优化工作流程: 我们将微调工作流程,以实现所需的图像质量和一致性。

部署到 Replicate

一旦我们在 Confiy AI 中构建了定制的图像生成管道,我们将学习如何将其部署到 Replicate,这是一个托管平台,允许我们将工作流程作为可扩展的 API 服务运行。

这将涉及以下步骤:

1. 导出 Confiy AI 工作流程: 我们将以可与 Replicate 轻松集成的格式导出我们的工作流程。
2. 为 Replicate 修改工作流程: 我们将对工作流程进行必要的调整,以确保与 Replicate 的要求兼容。
3. 部署到 Replicate: 我们将将工作流程上传到 Replicate 并测试 API 端点。

通过将图像生成管道部署到 Replicate,我们可以使其对其他用户可访问,或将其集成到各种应用程序中,从而实现可扩展和高效的图像生成。

构建多代理系统

最后,我们将使用 Anthropic 的 Autogon 框架构建一个多代理系统,以创建一个更复杂和迭代的图像生成过程。这个系统将包括以下代理:

1. 图像生成器: 这个代理负责根据提供的文本提示和参考图像生成初始图像。
2. 图像审查员: 这个代理将评估生成的图像,并向图像生成器提供反馈,建议改进或迭代。
3. 图像增强器: 这个代理将应用专门的技术,如手部修复和图像超分辨率,来完善最终图像。

通过利用多代理系统的协作性质,我们可以创建一个更强大和多功能的图像生成管道,能够处理各种用例和需求。

在本节中,我们将提供代码示例和分步说明,指导你构建这个全面的 AI 图像生成管道。最终,你将拥有一个强大的工具,可以根据具体需求进行定制和部署。

要在 Replicate 上部署 AI 模型,我们需要对工作流程进行一些细微的更改。Replicate 支持特定的模型和自定义节点,因此我们需要找到与其平台兼容的替代方案。

首先,我们需要删除 Replicate 不支持的一些自定义节点。在这种情况下,我们将删除「准备图像以放入面部」节点。然后我们可以使用原始图像。

进行这些更改后,我们可以单击「保存 API 格式」按钮,将工作流程另存为 JSON 文件。然后可以将此 JSON 文件上传到 Replicate 以创建新的工作流程。

接下来,我们需要更新工作流程中使用的模型。Replicate 支持一组不同的模型,因此我们需要找到一个适合我们用例的替代方案。在这个例子中,我们将使用 Jugernaut 模型。

我们还需要将「加载图像」节点更改为使用图像 URL,而不是本地文件。这使得在 Replicate 上使用工作流程更加容易。

进行这些更改后,我们可以复制 JSON 文件并转到 Replicate UI。在这里,我们可以创建一个新的工作流程并粘贴 JSON 代码。Replicate 将根据我们定义的工作流程生成图像。

在 Replicate 上生成图像的总时间约为 2 分钟,这比在配备 3080 GPU 的本地机器上运行要快得多。这是因为 Replicate 使用强大的 GPU 来扩展图像生成过程。

需要注意的是,生成的图像的某些部分可能无法完全匹配原始服装图像。为了解决这个问题,我们可以构建一个多代理系统,通过迭代图像生成过程来确保服装完全匹配。

在下一节中,我们将探讨如何使用 Autogon 框架创建这个多代理系统,这使得设置涉及多个代理协作的复杂工作流程变得更加容易。

概述

在本节中,我们将探讨如何使用 AutoGPT 创建一个多代理系统,为时尚和电子商务应用生成和完善 AI 驱动的图像。该系统将由几个代理合作完成以下任务:

1. 根据文本提示和参考图像生成初始图像。
2. 审查生成的图像并提供反馈以进行改进。
3. 通过修复任何问题并将其提升到更高质量来微调图像。

这种方法允许更加迭代和受控的图像生成过程,利用不同 AI 模型和技术的优势。

实现多代理系统

设置环境

1. 为你的项目创建一个新文件夹,并在 Visual Studio Code 中打开它。
2. 创建三个文件:「tools.py」、「main.py」和一个 .env 文件来存储你的 API 凭证。

定义工具

在「tools.py」中,我们将创建代理用于执行任务的函数。

import os
from dotenv import load_dotenv
import replicate